Langfristprognosen

Langfristige Wetterprognosen

Wie langfristige Wettervorhersagen heutzutage erstellt werden: Methoden, Modelle und Trefferquoten

Langfristige Wettervorhersagen, die Wochen bis Monate im Voraus blicken, sind eine komplexe Herausforderung. Sie liefern keine detaillierten Tagesprognosen, sondern Trends und Wahrscheinlichkeiten für Temperatur, Niederschlag und Wetterlagen. Im Jahr 2025 basieren solche Vorhersagen auf modernen numerischen Modellen, statistischen Analysen und künstlicher Intelligenz. Folgender Abschnitt erklärt, wie sie erstellt werden und mit welcher Genauigkeit man rechnen kann.

Wie werden Langfristvorhersagen erstellt?

Langfristige Wettervorhersagen nutzen eine Kombination aus physikalischen Modellen, Klimadaten und statistischen Methoden:

1. Numerische Wetter- und Klimamodelle: Diese simulieren die Atmosphäre, Ozeane, Landmassen und deren Wechselwirkungen. Supercomputer berechnen komplexe Gleichungen, die physikalische Prozesse wie Luftströmungen, Temperaturveränderungen und Feuchtigkeit abbilden.
2. Ensemble-Prognosen: Um Unsicherheiten zu minimieren, werden Modelle mehrfach mit leicht variierten Ausgangsbedingungen (z. B. Temperatur, Druck) gerechnet. Das Ergebnis ist ein „Ensemble“ von Szenarien, das die wahrscheinlichsten Entwicklungen zeigt.
3. Künstliche Intelligenz (KI): KI-Modelle, die auf großen Mengen historischer Wetterdaten trainiert sind, ergänzen traditionelle Modelle. Sie erkennen Muster und verbessern die Vorhersage von Trends, etwa für Hitzewellen oder Starkregen.
4. Statistische Analysen: Langjährige Klimadaten (z. B. Temperatur- und Niederschlagsmittel) und Klimaphänomene wie El Niño oder die Nordatlantik-Oszillation (NAO) fließen ein, um saisonale Trends abzuleiten.
5. Ozean- und Atmosphärendaten: Messungen von Meeresströmungen, Meerestemperaturen und atmosphärischen Strömungen (z. B. Jetstream) sind entscheidend, da sie langfristige Wetterlagen beeinflussen.

Die besten Rechen-Modelle 2025

• ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts): Das europäische Modell ist für seine saisonalen Prognosen (bis zu sechs Monate) bekannt. Es kombiniert hochauflösende Simulationen mit Ensemble-Methoden und liefert verlässliche Trends für Temperatur und Niederschlag.
• CFS (Climate Forecast System, NOAA): Das amerikanische Modell ist besonders stark in der Vorhersage globaler Klimamuster und wird für monatliche bis saisonale Prognosen genutzt.
• UKMO (Met Office, Großbritannien): Dieses Modell punktet bei der Simulation von Großwetterlagen in Europa und liefert präzise saisonale Temperaturprognosen.
• KI-basierte Modelle: Unternehmen wie Google und IBM entwickeln KI-gestützte Wettervorhersagen, die traditionelle Modelle ergänzen. Diese sind besonders effektiv bei der Erkennung extremer Wetterereignisse.
• Coupled Model Intercomparison Project (CMIP): Dieses internationale Projekt liefert Klimasimulationen, die für saisonale Vorhersagen angepasst werden und langfristige Trends (z. B. Klimaerwärmung) berücksichtigen.

Trefferquote von Langfristvorhersagen heutzutage (Stand 2025)

Die Genauigkeit hängt von der Vorhersagezeit, der Region und dem Wetterparameter ab:

• Temperatur: Saisonale Temperaturprognosen erreichen Trefferquoten von 60–80 % für Abweichungen vom langjährigen Mittel (z. B. „wärmer als normal“). Für Mitteleuropa sind Vorhersagen für den Sommer (Juni–August) besonders zuverlässig, da stabile Hochdrucklagen häufiger sind.
• Niederschlag: Niederschlagsprognosen sind schwieriger und erreichen Trefferquoten von 50–65 %. Regionale Unterschiede und kurzfristige Ereignisse wie Gewitter erschweren präzise Vorhersagen.
• Extremwetter: Die Vorhersage extremer Ereignisse (z. B. Hitzewellen, Dürren) hat sich durch KI verbessert, liegt aber bei 50–70 %, da solche Ereignisse oft von kurzfristigen Faktoren abhängen.
• Zeitlicher Horizont: Die Genauigkeit nimmt mit der Vorhersagedauer ab. Einmonatige Prognosen sind zuverlässiger (ca. 65–75 % für Temperatur) als dreimonatige (ca. 55–65 %).

Langfristige Wettervorhersagen eignen sich gut, um Trends wie wärmere Sommer oder trockenere Phasen zu erkennen. Mit Trefferquoten von bis zu 80 % für Temperaturprognosen sind sie ein wertvolles Werkzeug für Planungen in Landwirtschaft, Energie oder Katastrophenschutz. Dennoch bleiben Unsicherheiten, insbesondere bei Niederschlag und extremen Wetterereignissen, eine Herausforderung. Für detaillierte regionale Prognosen sollten kurzfristigere Modelle (z. B. 14-Tage-Vorhersagen) konsultiert werden. Mittelfristige 7- bis 14-Tagesprognosen gibt es auf den Seiten Wetter und Wetter Deutschland.

Selbst mit enormer Rechenleistung und KI bleiben Langfristprognosen heutzutage und auch zukünftig unsicher, da das Wettersystem chaotisch ist. Kleine Änderungen in den Ausgangsbedingungen, wie Temperatur oder Luftfeuchtigkeit, können große Abweichungen verursachen („Schmetterlingseffekt“). Zudem sind viele Prozesse, wie Wechselwirkungen zwischen Ozeanen, Atmosphäre und Land, noch nicht vollständig verstanden oder modellierbar. Unvorhersehbare Ereignisse, etwa Vulkanausbrüche und die begrenzte Auflösung von Modellen führen dazu, dass Langfristprognosen auch in Zukunft nur Trends, keine exakten Vorhersagen, liefern können.

Langfristprognosen auch über Mitteleuropa hinaus tauchen immer mal wieder auf dem Blog von Schnee und Eis (schneedecke.de) auf.

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Neueste Langfristprognosen

Nachfolgend sind die aktuellen Langfristprognosen mit Region aufgeführt. Eine Aktualisierung erfolgt im Abstand von etwa 14 Tagen.

16.05.2025: Prognose Mitteleuropa bis September 2025